Структурный разрыв - Википедия - Structural break

Линейная регрессия со структурным разрывом

В эконометрика и статистика, а структурный разрыв неожиданное изменение со временем в параметры из регрессионные модели, что может привести к огромным прогнозирование погрешности и ненадежность модели в целом.[1][2][3] Этот выпуск популяризировал Дэвид Хендри, который утверждал, что отсутствие стабильности коэффициентов часто приводит к сбою прогнозов, и поэтому мы должны регулярно проверять структурную стабильность. Структурная стабильность, то есть неизменность коэффициентов регрессии во времени, является центральным вопросом во всех приложениях. линейная регрессия модели.[4]

Структурные испытания на разрыв

Единственный разрыв среднего с известной точкой останова

За линейная регрессия модели, Чау-тест часто используется для проверки единственного разрыва среднего значения в известный период времени K за K ∈ [1,Т].[5][6] Этот тест определяет, одинаковы ли коэффициенты в регрессионной модели для периодов. [1,2, ...,K] и [K + 1, ...,Т].[6]

Другие формы структурных разрывов

Другие проблемы возникают там, где есть:

Случай 1: известное количество разрывов в среднем с неизвестными точками разрыва;
Случай 2: неизвестное число средних разрывов с неизвестными точками разрыва;
Случай 3: разрывы в дисперсии.

В Чау-тест неприменим в этих ситуациях, поскольку он применяется только к моделям с известной точкой останова и где дисперсия ошибок остается постоянной до и после разрыва.[7][5][6]

В целом CUSUM (совокупная сумма) и тесты CUSUM-sq (CUSUM в квадрате) могут использоваться для проверки постоянства коэффициентов в модели. Также можно использовать критерий границ.[6][8] Для случаев 1 и 2 sup-Wald (т.е. супремум набора Статистика Вальда ), sup-LM (т. е. супремум набора Статистика множителя Лагранжа ), и sup-LR (т. е. супремум набора статистика отношения правдоподобия ) тесты, разработанные Эндрюс (1993, 2003) можно использовать для проверки нестабильности параметров, когда количество и расположение структурных разрывов неизвестны.[9][10] Было показано, что эти тесты превосходят тест CUSUM с точки зрения статистическая мощность,[9] и являются наиболее часто используемыми тестами для обнаружения структурных изменений, включающих неизвестное количество разрывов среднего значения с неизвестными точками разрыва.[4] Тесты sup-Wald, sup-LM и sup-LR являются асимптотический в общем (т.е. асимптотика критические значения для этих тестов применимы для размера выборки п в качестве п → ∞),[9] и предполагать гомоскедастичность через точки разрыва для конечных выборок;[4] однако точный тест с помощью статистики Суп-Вальда можно получить для модели линейной регрессии с фиксированным числом регрессоров и независимые и одинаково распределенные (IID) нормальный ошибки.[9] Метод, разработанный Баем и Перроном (2003), также позволяет обнаруживать множественные структурные разрывы данных.[11]

В МЗ тест разработанный Маасуми, Заманом и Ахмедом (2010), позволяет одновременно обнаруживать один или несколько разрывов как среднего, так и дисперсии известен точка останова.[4][12] В sup-MZ тест разработанный Ахмедом, Хайдером и Заманом (2016), является обобщением теста MZ, который позволяет обнаруживать разрывы среднего и дисперсии в неизвестный точка останова.[4]

Структурные разрывы в коинтеграционных моделях

Для коинтеграция модель, тест Грегори-Хансена (1996) может быть использован для одного неизвестного структурного разрыва,[13] и тест Hatemi – J (2006) может использоваться для двух неизвестных разрывов.[14]

Статистические пакеты

Есть несколько статистические пакеты которые можно использовать для поиска структурных разрывов, в том числе р,[15] ГАУСС, и Stata, среди прочего.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Антох, Яромир; Hanousek, Jan; Хорват, Лайош; Гушкова, Мария; Ван, Шисюань (25 апреля 2018 г.). «Структурные разрывы в панельных данных: большое количество панелей и короткие временные ряды» (PDF). Эконометрические обзоры. 38 (7): 828–855. Дои:10.1080/07474938.2018.1454378. Структурные изменения и стабильность модели в панельных данных являются предметом общей озабоченности в эмпирической экономике и финансовых исследованиях. Параметры модели считаются стабильными во времени, если нет оснований полагать иначе. Хорошо известно, что различные экономические и политические события могут вызвать структурные сдвиги в финансовых данных. ... В литературе по статистике и эконометрике мы можем найти очень много работ, связанных с обнаружением изменений и структурных сдвигов.
  2. ^ Круинигер, Хьюго (декабрь 2008 г.). «Не очень фиксированные эффекты: коррелированные структурные разрывы в данных панели» (PDF). Институт экономики труда IZA. стр. 1–33. Получено 20 февраля 2019.
  3. ^ Хансен, Брюс Э (ноябрь 2001 г.). «Новая эконометрика структурных изменений: датировка перерывов в производительности труда в США». Журнал экономических перспектив. 15 (4): 117–128. Дои:10.1257 / jep.15.4.117.
  4. ^ а б c d е Ахмед, Мумтаз; Хайдер, Гульфам; Заман, Асад (октябрь 2016 г.). «Обнаружение структурных изменений с гетероскедастичностью». Коммуникации в статистике - теория и методы. 46 (21): 10446–10455. Дои:10.1080/03610926.2016.1235200. Гипотеза структурной стабильности, согласно которой коэффициенты регрессии не меняются со временем, является центральной для всех приложений моделей линейной регрессии.
  5. ^ а б Хансен, Брюс Э (ноябрь 2001 г.). «Новая эконометрика структурных изменений: датировка перерывов в производительности труда в США». Журнал экономических перспектив. 15 (4): 117–128. Дои:10.1257 / jep.15.4.117.
  6. ^ а б c d Грин, Уильям (2012). «Раздел 6.4: Моделирование и тестирование структурного разрыва». Эконометрический анализ (7-е изд.). Pearson Education. С. 208–211. ISBN  9780273753568. Важное предположение, сделанное при использовании теста Чоу, состоит в том, что дисперсия возмущений одинакова в обеих (или во всех) регрессиях. ...
    6.4.4 ИСПЫТАНИЯ НА РАЗРЫВ КОНСТРУКЦИИ С НЕРАВНЫМИ ВАРИАНТАМИ ...
    В выборке небольшого или среднего размера тест Вальда имеет то досадное свойство, что вероятность ошибки типа I постоянно превышает критический уровень, который мы используем для ее выполнения. (То есть мы слишком часто будем отвергать нулевую гипотезу о том, что параметры в подвыборках одинаковы.) Мы должны использовать большее критическое значение. Отани и Кобаяши (1986) разработали критерий «пределов», который дает частичное решение проблемы.15
  7. ^ Гуджарати, Дамодар (2007). Базовая эконометрика. Нью-Дели: Тата МакГроу-Хилл. С. 278–284. ISBN  978-0-07-066005-2.
  8. ^ Pesaran, M. H .; Shin, Y .; Смит, Р. Дж. (2001). «Граничные подходы к анализу взаимосвязей уровней». Журнал прикладной эконометрики. 16 (3): 289–326. Дои:10.1002 / jae.616.
  9. ^ а б c d Эндрюс, Дональд (июль 1993 г.). «Тесты на нестабильность параметров и структурные изменения с неизвестной точкой изменения» (PDF). Econometrica. 61 (4): 821–856. Дои:10.2307/2951764. JSTOR  2951764. В архиве (PDF) из оригинала от 6 ноября 2017 г.
  10. ^ Эндрюс, Дональд (январь 2003 г.). "Тесты на нестабильность параметров и структурные изменения с неизвестной точкой изменения: исправление" (PDF). Econometrica. 71 (1): 395–397. Дои:10.1111/1468-0262.00405. В архиве (PDF) из оригинала от 6 ноября 2017 г.
  11. ^ Бай, Джушан; Перрон, Пьер (январь 2003 г.). «Расчет и анализ множественных моделей структурных изменений». Журнал прикладной эконометрики. 18 (1): 1–22. Дои:10.1002 / jae.659. HDL:10.1002 / jae.659.
  12. ^ Масуми, Эсфандиар; Заман, Асад; Ахмед, Мумтаз (ноябрь 2010 г.). «Тесты на структурные изменения, агрегацию и однородность». Экономическое моделирование. 27 (6): 1382–1391. Дои:10.1016 / j.econmod.2010.07.009.
  13. ^ Грегори, Аллан; Хансен, Брюс (1996). «Тесты на коинтеграцию в моделях со сменой режима и тренда». Оксфордский бюллетень экономики и статистики. 58 (3): 555–560. Дои:10.1111 / j.1468-0084.1996.mp58003008.x.
  14. ^ Хакер, Р. Скотт; Хатеми-Дж., Абдулнассер (2006). «Тесты на причинно-следственную связь между интегрированными переменными с использованием асимптотического и бутстраповского распределений: теория и применение». Прикладная экономика. 38 (15): 1489–1500. Дои:10.1080/00036840500405763.
  15. ^ Клейбер, Кристиан; Зейлейс, Ахим (2008). Прикладная эконометрика с R. Нью-Йорк: Спрингер. С. 169–176. ISBN  978-0-387-77316-2.